卷積
理解深度學習中的卷積：想象一下裝滿信息的兩個桶，我們把它們倒入一個桶中并且通過某種規(guī)則攪拌攪拌。也就是說卷積是一種混合兩種信息的流程。
聚類算法
機器理解大數(shù)據(jù)的秘密：聚類算法深度詳解 clustering
綜述概率論基本定義
統(tǒng)計學上的入門概念，是數(shù)據(jù)科學的核心
概率，頻率，條件概率，相依事件與獨立事件 ，貝葉斯概率論，抽樣與統(tǒng)計，概率分布，連續(xù)和離散概率分布，常見的數(shù)據(jù)類型，分布的類型，二項分布，泊松分布，指數(shù)分布，正態(tài)分布（高斯分布）
分布之間的關(guān)系
TPU
谷歌發(fā)布TPU研究論文，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專用處理器是怎樣煉成的？
TPU 好處都有啥？
TPU 處理速度比當前 GPU 和 CPU 要快 15 到 30 倍。
較之傳統(tǒng)芯片，TPU 也更加節(jié)能，功耗效率（TOPS/Watt）上提升了 30 到 80 倍。
驅(qū)動這些應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只要求少量的代碼，少的驚人：僅 100 到 1500 行。代碼以 TensorFlow 為基礎(chǔ)。
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